這項研究評估了不同的腎小球過濾率（eGFR）公式在檢測糖尿病患者腎病的效果，並以iohexol清除率作為金標準。共93名患者參與，結果顯示基於肌酸酐的EKFC公式在準確性和偏差上優於CKD-EPI公式，而基於胱蛋白酶C的公式則無顯著差異。結合肌酸酐和胱蛋白酶C的公式表現最佳，準確性最高、偏差最低。研究建議EKFC公式略有優勢，但結合公式效果最佳。 PubMed DOI

這項研究比較了四種估計腎小球過濾率（eGFR）公式對全因死亡和心血管死亡的預測能力。研究納入4,132名參與者，隨訪中位數17.4年，期間發生1,987例全因死亡和530例心血管死亡。結果顯示，EKFC基於胱蛋白酶C的公式（eGFRcys）在5年和10年的預測中表現最佳，特別是在10年的全因死亡預測上，相較於CKD-EPI基於肌酸酐的公式（eGFRcr）有顯著改善。這顯示EKFC eGFRcys在評估死亡風險上具有潛在實用性。 PubMed DOI

這項研究評估了不同方程式在癌症患者中估算腎小球過濾率（GFR）的效果，並與尿液中iothalamate清除測得的GFR（mGFR）進行比較。研究發現，肌酸酐-胱蛋白酶C CKD-EPI方程式的表現最佳，偏差最小且精確度高，特別適用於實體腫瘤和血液腫瘤患者。相對而言，Cockcroft-Gault方程式的精確度最低，而僅依賴單一標記的方程式則不如雙標記方程式可靠。建議在癌症患者的GFR評估中，使用結合肌酸酐和胱蛋白酶C的方程式。 PubMed DOI

這項研究探討了不同腎小管過濾率（eGFR）閾值對慢性腎病（CKD）流行率和預後的影響，隨訪長達15年。研究分析了4,952名參與者，發現年齡分層定義會重新分類部分參與者，但並未影響不良結果。Cox回歸分析顯示，CKD組的預後明顯較非CKD組差，無論使用哪種定義，標準定義的風險比最高。總結來說，年齡或i-BSA分類CKD的預測能力不如標準定義。 PubMed DOI

這項研究探討了新的腎小球過濾率（eGFR）方程式對健康風險的影響，特別是EKFC和LMR方程式與CKD-EPIASR-NB2009的比較。研究涵蓋285,686名參與者，發現EKFC和LMR的eGFR估計值均低於CKD-EPI，且將更多人分類為腎功能受損。這些方程式在辨識死亡及腎衰竭風險方面表現更佳，顯示其在臨床決策中的重要性，需謹慎考量不同方程式的優缺點。 PubMed DOI

這項研究分析超過1.5萬人，發現用CKD-EPI公式時，creatinine和cystatin C估算腎功能（GFR）常出現不一致。當兩者結果不一致時，結合兩者估算GFR最準確，尤其用EKFC和r-LMR公式效果最好。因此，EKFC和r-LMR比CKD-EPI更適合評估GFR，特別是在兩種檢驗結果不一致時。 PubMed DOI

在慢性腎臟病患者中，用cystatin C和creatinine估算的腎功能差異（eGFRdiff）和死亡、心衰竭風險有關，但這不是因為肌肉量、肥胖或發炎等因素造成。這些因素只解釋了eGFRdiff很小一部分變異，代表還有其他未知原因。即使調整這些影響後，eGFRdiff和不良結果的關聯還是存在。 PubMed DOI

CKD盛行率會因eGFR公式、檢測標記和研究族群不同而變化。新版CKD-EPI公式讓美國黑人CKD盛行率上升，非黑人下降；但在印度和部分非洲族群可能低估CKD，EKFC公式能改善這問題。用EKFC或cystatin C公式，估算CKD盛行率通常比creatinine公式高。選擇不同公式和標記，會大幅影響CKD盛行率的結果，對各族群影響也很大。 PubMed DOI

KFRE公式預測腎衰竭風險，對有無糖尿病的病人都一樣準確，但在75歲以上長者會高估風險。糖尿病不影響KFRE準確度，但年紀大的人預測效果較差。 PubMed DOI

這項研究發現，KFRE雖然能有效區分慢性腎臟病患者的高低風險，但對多囊性、腎小管間質性或成因不明/多重成因的患者，預測五年內需腎臟替代治療的準確度較差。因此，這些族群可能需要專屬的預測工具。 PubMed DOI